高通的决定：让AI开发者兴奋的新篇章
在科技界，高通公司一直以其领先的技术和创新为人称道。近日，他们宣布了一项新的决策，这不仅震惊了整个行业，也让AI开发者们兴奋不已。这一决定是关于验证华为正确性的重大声明，它标志着高通向AI领域的深入投入。
对于AI边缘芯片公司来说，最大的挑战之一就是落地应用场景的复杂性。然而，对于开发者而言，使用这些芯片最大的难题可能是缺乏统一的开发平台。而消费者的最大感受则是对现有AI智能程度的一些不满。
尽管AI已经在智能手机中普及，但要实现一个优秀体验并拥有强大功能，需要从硬件到软件、再到系统进行深度融合。所有的大型芯片制造商都在争取成为这一领域中的领导者，而解决跨平台运行的问题则成为了他们共同面临的一个巨大挑战。
这就是为什么高通推出了其最新产品——高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack）的原因。这一产品集合了硬件、软件和工具，为OEM厂商或开发者提供了一次编写代码，即可应用于智能手机、物联网设备、汽车等多个不同场景。
这一“一次编码，随处运行”的理念听起来似乎简单，但实际上却涉及到诸多复杂问题。例如，在不同情境下，功耗需求、模型类型以及部署方式都会有所不同。此外，每个业务也会对准确性、功耗以及时延等方面有不同的要求。
为了克服这些挑战，高通团队花费大量时间和资源来优化其底层硬件与上层软件之间的整合工作。这包括支持不同的操作系统，如Android、Windows和Linux，以及针对网联汽车设计的QNX等。此外，还需完善系统接口，加速器驱动以及仿真支持，并且提供数学库、高级编译器和虚拟平台等工具，以便更好地帮助开发者了解如何利用各种硬件资源。
通过结合Direct引擎，这些组件能够协同工作，从而释放出最佳性能。在这个基础之上，又添加了广泛使用的一系列框架，如TensorFlow, PyTorch, 和ONNX，以及用于量化模型增效工具包（AIMET）、神经网络架构搜索（NAS）等工具套件，以进一步提高效率并简化流程。
此外，该软件栈还支持包括Prometheus, Kubernetes and Docker in the infrastructure layer 的集群管理解决方案，使得它们可以轻松扩展至云端环境，从而实现真正意义上的跨平台兼容性。
对于雷峰网提出的疑问：“要实现任何特定的单一终端特性能轻松部署到其他终端，那么编译器只是众多关键因素之一。”Ziad Asghar给出了回应，“确实如此，我们需要确保所有组成部分能够协同工作，以实现最高效率。”
虽然该计划看似宏伟，但它仍然面临着巨大的挑战。不仅需要持续不断地优化，而且还需要与客户紧密合作才能成功。但如果能够成功，那么这将无疑是高通在AI市场取得重大突破的一步，是其技术路线图战略实施成功的一个重要信号。
